Endüstriyel sistemlerde veri madenciliği yaklaşımlarının kullanımı ve bir uygulama
Use of data mining approaches in industrial systems and an application
- Tez No: 819777
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKANSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Bu çalışmada üretim sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın kaynak makine verileri ele alınmıştır. Gerçekleştirilen çalışma ile kaynak sonucunda oluşan kalite ve kalitesizliği belirleyen değişkenlerin, endüstriyel sistemlerde yaygınlaşmakta olan veri madenciliği yaklaşımlarının sistematik bir biçimde uygulanması ile tespiti hedeflenmektedir. Veri madenciliği uygulamalarına hazır hale getirmek ve elde edilecek sonuçların kalitesini arttırmak amacıyla veri setine veri önişleme adımları uygulanmıştır. Uygulamaya hazır hale getirilen veriler, kullanılan modellerin performanslarını ölçmek amacıyla eğitim ve test kümelerine ayrılmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden gözetimli öğrenme algoritmaları uygulanmış ve uygulanan modellerin performansları farklı senaryolar için değerlendirilmiştir. Uygulama sonucunda en yüksek performans AdaBoost karar ağacı modeli ile elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, welding machine data of a company operating in the production sector are discussed. The aim of the study is to determine the variables that determine the quality and poor quality resulting from welding, by systematically applying data mining approaches that are becoming widespread in industrial systems. Data preprocessing steps were applied to the data set in order to make it ready for data mining applications and to increase the quality of the results to be obtained. The data made ready for implementation are divided into training and test sets in order to measure the performance of the models used. Supervised learning algorithms, one of the data mining methods, were applied and the performances of the applied models were evaluated for different scenarios. As a result of the application, the highest performance was obtained with the AdaBoost decision tree model and the results were interpreted.
Benzer Tezler
- System design for internet of things and network coding applications in the wireless personal area networks
Nesnelerin interneti için sistem tasarımı ve kablosuz kişisel alan ağlarında ağ kodlama uygulamaları
GÖRKEM ÖZVURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT
- Soğuk dövme makinalarının duraklama sürelerinin azaltılmasında veri madenciliği yöntemiyle tahminleme
Estimation of the pause times in cold forging machines by using data mining methods
BUSE TÜRKOĞLU
- Digital oil refinery: Utilizing real-time analytics and cloud computing over industrial sensor data
Başlık çevirisi yok
ATHAR KHODABAKHSH
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ARI
- Siparişe göre üretimde optimal depo yerleşimi ve örnek uygulama
Siparişe göre üretimde optimal depo yerleşimi ve örnek uygulama
HARUN ERCİYES
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEYZA GÜRBÜZ
- Yazılım geliştirme ve test döngüsü üzerinde süreç madenciliği yaklaşımı
Process mining approach in software development and testing cycle
RABİA SAYLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ